期刊文章详细信息
改进型RBF神经网络在磁致伸缩液位传感器中的应用
Application of Improved RBF Neural Network in Magnetostrictive Liquid Level Sensor
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华东理工大学现代教育技术中心,上海200237
基 金：2013年华东理工大学校级本科教育教学重点改革建设项目(编号YR0126103)
年 份：2015
卷 号：34
期 号：12
起止页码：5-8
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：本文是以用于高精度测量的磁致伸缩液位传感器为研究对象,通过该种传感器的工作原理,分析了滑油温度的变化对传感器测量精度的影响,并提出了一种基于蚁群聚类算法的RBF神经网络系统对传感器进行温度补偿的方法。该系统使用蚁群算法对输入样本数据进行聚类计算。隐含层到输出层的权值通常使用伪逆算法进行调节。计算各个隐含层单元的输出,并计算其对网络输出的贡献量。通过裁剪法对网络结构进行简化,但要求误差控制在允许误差范围内。
关 键 词：磁致伸缩液位传感器 RBF神经网络 蚁群聚类算法 温度补偿 BP神经网络
分 类 号：TP212]
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